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DTC出海品牌如何做好目标市场本土消费者洞察?

2023-03-03   ·   117 阅读
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DTC(Direct to Consumer)出海模式的关键是品牌与消费者之间建立良好的互动关系,传统品牌在产品发售后与消费者之间的联系就基本结束了,品牌方很难获取消费者的一手反馈和真实体验。

而DTC出海品牌通过自建的官网、APP、小程序以及自媒体平台账号等,能够直接和消费者进行互动,这为品牌收集用户反馈、深挖本土用户需求提供了天然的便利。

图源:《罗兰贝格-DTC模式如何引领消费品企业实现创新》

由于出海品牌总部大多设在国内,能够在当地有分公司/办事处的企业寥寥无几,所以这些本土用户在各个渠道留下的信息(声音)是非常有价值的,我们能够从这些数据中洞察到用户的产品使用场景、浏览偏好、购买频次等,从他们留下的评论中了解产品被吐槽/诟病最多的是什么?用户还希望品牌推出什么样的新品?配合当地节日举报举办什么样的营销活动?

毋庸置疑,几乎所有的DTC出海品牌都非常关注用户全生命周期的数据,以及对其数据价值的挖掘,但很多品牌将其与用户运营、私域运营混为一谈,所以导致对数据的分析维度不够全面、对用户的洞察不够深入。

真正的消费者洞察可以对产品、市场、运营、客服,乃至品牌战略都起到很大的指导作用,有针对性地帮助品牌去改善和优化各领域的行动方案,升全渠道触点的用户体验,构建品牌护城河。

品牌各部门需求及场景方案


但由于缺乏方法论实践和有效的数据洞察工具,大部分出海品牌在进行消费者洞察/调研时普遍存在这样那样的问题,我将其简单总结为以下几点:

1.运营平台众多,数据量大而分散,整合难度大


2.人工进行数据汇总、筛查,效率低且易错漏


3.表格化管理,数据难溯源,部门协作壁垒大


4.机械的报表统计,难以针对性呈现数据价值



而这些问题,只需要一个SaaS化的工具就可以轻松解决~

这里就以数阔云听CEM的使用为例,详细讲解如何跨平台聚合品牌全渠道数据,并进行分析和可视化,快速、高效地从消费者反馈中提取对品牌有价值的信息,指导各部门优化策略。


01跨平台收集全域数据,告别人工


数阔云听CEM跨平台搜集企业内外部渠道的所有数据一并收录,包括Amazon、ebay、Shopee、Lazada等电商平台,Youtube、Facebook、Instagram等社媒平台,并且打通企业内部客服系统,将所有数据聚合到一个平台上。

所有数据搜集到一起之后,云听还能帮你进行数据的清洗,过滤掉重复、无效的信息,比如多条内容一样的评论、平台广告等,方便进行分析和管理。

而且这些数据都是实时更新入库的,比起靠客服人员手动地去搜集、整理数据,要大大提高了时效性,也减少了一些因人工操作造成的失误或错漏。

系统还内置了上百个图表模版,支持保存为模板库,可以一键生成数据报表,可视化呈现一目了然,非常适合做汇报,为我们节省了大量制表时间。(体验Demo)


02消费者情感分析,科学提炼卖点


通过NLP智能算法,云听可对搜集到的数据进行情感分析,从用户的反馈意见中识别哪些是负面情绪,哪些是正面情绪,并进行分类和声量排序,进而提取出典型意见,为我们的产品迭代和市场营销提供方向。

分析指标高达3000多个,准确度超85%,覆盖消费电子、智能家电、食品饮料、鞋服、美妆等300多个品类,还能根据品牌需求对指标模型进行调整。

这样我们就能根据负面评论的集中情况去确定需要优化服务的具体触点及优先级,并针对用户喜欢、关心的点去规划新产品、制定营销策略等。


03行业/竞品动态监测,发现新机会


品牌不仅要关注消费者对自身品牌的体验反馈,也要知道消费者对其他品牌的印象、及其产品的使用情况,知己知彼,方能发现更多新的机会点。

那么云听就可以帮我们监测竞品店铺、商品、社媒数据,并进行数据对比,同时对单个产品的价格、评论、客服问答等进行跟踪,查看行业爆品的趋势变化,捕捉消费者的真实需求。

除了对产品本身的反馈,用户对于品牌的营销活动、代言人等也会发表自己的看法,对于这部分数据,云听也能收集并进行分析,供市场/运营人员进行营销效果评估和代言人筛选,还能根据工作需要进行自定义的数据搜索,发现新的营销方向。


总的来说

云听是目前市面上比较好用的消费者洞察工具,很多DTC出海品牌都在用。不过不同行业、不同部门的需求都各不相同,具体我们希望通过洞察消费者来进行哪些方面的改进和优化,还是需要品牌及部门负责人来进行决策。


工具只是为我们提供一个更便捷、更智能的方式去完成工作,深入了解目标市场的本土消费者,去设计研发满足当地人需求、符合其使用习惯的产品,制定本地化营销策略等,不再“拍脑袋”做决定~



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(二)云听CEM有行业先进的以数据为核心,围绕数据生命周期进行的数据安全管理体系,从组织建设、制度设计、人员管理、产品技术等方面多维度提升整个系统的安全性。

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